NLTK库提供了一些工具和函数来压缩语言模型，主要包括n-gram模型的压缩和统计信息的压缩。
from nltk.lm import MLE
from nltk.util import ngrams
# 构建n-gram语言模型
text = [['this', 'is', 'a', 'test'], ['another', 'test']]
n = 2
lm = MLE(n)
for sent in text:
lm.fit([ngrams(sent, n)])
# 压缩模型
lm.prune(threshold=2)
from nltk import FreqDist
# 统计词频信息
text = ['this', 'is', 'a', 'test', 'test', 'test', 'another']
freq_dist = FreqDist(text)
# 压缩统计信息
freq_dist.compress(2) # 保留出现频率大于等于2的词语
通过以上方法，可以使用NLTK库来压缩语言模型，从而减少模型的大小并提高性能。
